L0、L1、L2范數正則化
一、范數的概念 向量范數是定義了向量的類似於長度的性質，滿足正定，齊次，三角不等式的關系就稱作范數。 一般分為L0、L1、L2與L_infinity范數。 二、范數正則化背景 1. 監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while ...
原文：L1和L2正則化。L1為什么能產生稀疏值，L2更平滑
參考博客：https: zhuanlan.zhihu.com p https: zhuanlan.zhihu.com p https: www.zhihu.com question answer 首先正則化項一般是模型復雜度的單調遞增函數，模型越復雜，正則化的值會越大。 正則化是結構風險最小化的一種策略實現，在經驗風險最小化的基礎上 也就是訓練誤差最小化 ，盡可能采用簡單的模型，以此提高泛化預測精 ...
2018-12-04 16:35 0 965 推薦指數：
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為什么L1稀疏，L2平滑？
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L1正則化和L2正則化
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L2正則化、L1正則化與稀疏性 [抄書] 《百面機器學習：算法工程師帶你去面試》 為什么希望模型參數具有稀疏性呢？稀疏性，說白了就是模型的很多參數是0。這相當於對模型進行了一次特征選擇，只留下一些比較重要的特征，提高模型的泛化能力，降低過擬合的可能。在實際應用中，機器學習模型的輸入 ...
正則化（L1和L2正則）
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L1和L2：損失函數和正則化
作為損失函數 L1范數損失函數 L1范數損失函數，也被稱之為平均絕對值誤差（MAE）。總的來說，它把目標值$Y_i$與估計值$f(x_i)$的絕對差值的總和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 ...
L1,L2正則化代碼
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